import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;

public class Sort {

    /**
     * 插入排序
     * 时间复杂度：
     *         最坏情况下：逆序的时候 O(N^2)
     *         最好情况下：O(N)
     * 得出结论：当数据越有序  越快
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定的
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array) {
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= 0; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(n^1.3   -  n^1.5)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 不稳定的排序
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array) {
        int gap = array.length;
        while (gap > 1) {
            gap /= 2;
            shell(array,gap);
        }
    }

    private static void shell(int[] array, int gap) {
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for (; j >= 0; j -= gap) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+gap] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 选择排序 ：
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *    没有最好情况 和 最坏情况
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array) {
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if(array[j] < array[minIndex]) {
                    minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }
    private static void swap(int[] array,int i,int j) {
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 堆排序
     * 时间复杂度：O(n * logN)  对数据不敏感
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array) {
        //O(n)
        createHeap(array);
        //O(n * logN)
        int end = array.length-1;
        while (end > 0) {
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }

    }

    private static void createHeap(int[] array) {
        for (int parent = (array.length-1-1)/2; parent >= 0; parent--) {
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
    }

    private static void siftDown(int[] array, int parent, int length) {
        int child = 2 * parent + 1;
        while (child < length) {
            if(child+1 < length && array[child] < array[child+1] ) {
                child++;
            }
            if(array[child] > array[parent]) {
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2 * parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序：
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *          加上优化之后，最好情况下-》O(N)
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        //i趟数
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            //
            boolean flg = false;
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]){
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg){
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 快速排序
     * 时间复杂度：  最坏(有序/逆序)：O(n^2)   最好：O(N*logN)
     * 空间复杂度：   最坏：O(N)   最好: O(logN)
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array) {
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    private static void quick(int[] array,int start,int end) {
        if(start >= end) {
            return;
        }

        if(end-start+1 <= 15) {
            insertSort(array,start,end);
            return;
        }

        //三数取中
        int index = mid_three(array,start,end);
        swap(array,index,start);

        int pivot = partition(array,start,end);

        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }

    public static void insertSort(int[] array,int left,int end) {
        for (int i = left+1; i <= end; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for (; j >= left; j--) {
                if(array[j] > tmp) {
                    array[j+1] = array[j];
                }else {
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    private static int mid_three(int[] array, int left, int right) {
        int mid = (left+right)/2;
        if(array[left] < array[right]) {
            if(array[mid] < array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if(array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else if(array[mid] < array[right]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }


    private static int partition(int[] array, int left, int right) {
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }
            array[left] = array[right];

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }




    /**
     * 划分待排序的序列
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partition1(int[] array, int left, int right) {
        int i = left;
        int tmp = array[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && array[right] >= tmp) {
                right--;
            }

            while (left < right && array[left] <= tmp) {
                left++;
            }

            swap(array,left,right);
        }

        swap(array,left,i);
        return left;
    }



    private static int partition3(int[] array, int left, int right) {
        int prev = left ;
        int cur = left+1;
        while (cur <= right) {
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     * 非递归实现快速排序  10分上课
     * @param array
     */
    public static void quickSortNonR(int[] array) {
        int start = 0;
        int end = array.length-1;
        Deque<Integer> stack = new LinkedList<>();
        int pivot = partition(array,start,end);
        if(pivot > start + 1) {
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivot < end - 1) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }
        while (!stack.isEmpty()) {
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partition(array,start,end);
            if(pivot > start + 1) {
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if(pivot < end - 1) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }

    /**
     * 时间复杂度：O(N*logN) 和数据是否有序无序没有关系
     * 空间复杂度：O(N)
     * 稳定性：稳定的
     *       直接插入   冒泡排序  归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array) {
        mergeChild(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeChild(int[] array,int left,int right) {

        if(left >= right) {
            return;
        }
        int mid = (left+right)/2;
        //分解
        mergeChild(array,left,mid);
        mergeChild(array,mid+1,right);

        //合并
        merge(array,left,mid,right);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {

        int s1 = left;
        int e1 = mid;

        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;

        //临时数组
        int[] tmpArray = new int[right-left+1];
        //临时数组的下标
        int k = 0;
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArray[k++] = array[s1++];
                //k++;
               //s1++;
            }else {
                tmpArray[k++] = array[s2++];
                //k++;
                //s2++;
            }
        }
        //代码执行到这里 s1 <= e1 && s2 <= e2 不成立
        while (s1 <= e1) {
            tmpArray[k++] = array[s1++];
        }

        while (s2 <= e2) {
            tmpArray[k++] = array[s2++];
        }
        //tmpArray当中的数据 就是当前区间有序的数据
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            array[i+left] = tmpArray[i];
        }
    }

    /**
     * 非递归的归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSortNor(int[] array) {
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i = i + 2*gap) {
                int left = i;
                int mid = left+gap - 1;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                int right = mid+gap;
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

    /**
     * 计数排序
     * 时间复杂度：O(N+范围)    -》O(max(N,范围))  范围有关系
     * 空间复杂度：O(范围)
     * 稳定性：稳定
     * @param array N
     */
    public static void countSort(int[] array) {
        //1.求array数组的最大值 和 最小值 O(N)
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if(array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
            if(array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
        }
        //2.知道计数数组的长度
        int len = max - min + 1;
        int[] count = new int[len];

        //3.遍历原来的数组 开始计数,得到一个计数数组  O(N)
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int index = array[i]-min;
            count[index]++;
        }
        //4.遍历计数数组，把值写回原来的数组，写回方式为覆盖原来的值
        int k = 0;//是原来array这个数组的新的下标   O( 范围  )
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] != 0) {
                array[k] = i+min;
                k++;
                count[i]--;
            }
        }
    }

}
